Facebook 人工智能研究部门推出 BlenderBot2.0：一个可以建立长期记忆和搜索互联网信息的开源聊天机器人

随着科技的飞速发展，智能移动设备已经渗透到千家万户的日常生活中，互联网的猛烈扩张正促使传统PC市场向移动终端迅速转型。在这个多终端互联网的时代，各种信息如同洪水般涌现，我们的工作和生活中产生的数据量正在以惊人的速度增长。

面对如此海量的网络信息，传统的搜索引擎已难以满足用户迅速获取最有效信息的需求。传统的信息检索方式需要用户逐条浏览信息再做出判断，这种方式在处理爆炸式增长的信息时显得捉襟见肘。于是，自动问答系统应运而生，以其智能化的交互方式改变了我们获取信息的方式。

现在，基于开放域的自动问答系统大多采用智能聊天机器人的形式。用户只需使用自然语言与机器人进行一问一答式的交流，就能获得所需的信息。这种交互方式非常接近人们日常生活中的交流模式，让信息获取变得更为便捷和高效。聊天机器人不仅能回答问题，更能洞察用户需求，提供精准解决方案。

近年来，智能聊天机器人在商业领域尤其是电子商务领域备受瞩目。例如Siri、微软小冰、Cortana以及阿里巴巴的聊天机器人等都在此领域发挥着重要作用。Siri作为其中的佼佼者，自2007年诞生以来，经历了不断的升级和改进。最初以文字聊天服务为主，后来与Nuance合作增加了语音识别功能，成为iPhone设备上的智能助手。Siri的成功背后是强大的技术支撑，包括网页搜索技术、知识库技术和问答推荐技术等。与此国内也有不少智能聊天机器人崭露头角，如小i、小Q和小度等，它们在不同的领域提供智能客服、智能知识库等解决方案。

当前大多数智能聊天机器人的研究仍集中在开放域的知识问答系统，侧重于知识库的训练和搜索。针对垂直领域、以陪伴共情方式进行人机交互的聊天机器人还很少见。现代社会的快节奏生活使人们越来越渴望情感交流和一个可信赖的伴侣。在这个背景下，BlenderBot 2.0的出现引起了广泛关注。

最近，Facebook人工智能研究部门推出了新一代聊天机器人BlenderBot 2.0。他们声称这是第一个能够建立长期记忆的聊天机器人。新一代聊天机器人可以持续访问和搜索互联网以获取最新信息，并可以进行复杂的当前话题对话。研究人员表示，这是对初代BlenderBot的重大更新。新一代聊天机器人不仅可以根据话题进行长时间的对话，而且还能根据世界的变化来更新回复。

在与人对话期间，BlenderBot 2.0使用的模型可以生成上下文互联网搜索查询，读取结果并在回复问题和评论时整合这些信息。这意味着模型可以根据世界的变化来适应和更新自身的知识。该模型还可以获取聊天机器人在对话期间收集的信息并将其存储在长期记忆中，以便在持续的对话中再次使用。对于不同的人，聊天机器人会存储不同的信息以保证每个人独特的交谈体验。与之前发布的初代BlenderBot相比，新一代聊天机器人的记忆能力得到了极大的提升，并能够根据世界的变迁实时更新知识。这对于用户来说是一个令人兴奋的消息，因为他们现在可以更轻松地与聊天机器人讨论时事、体育比赛或任何最新消息，并期望得到准确和及时的回复。随着技术的不断进步和创新应用的不断涌现未来我们有理由相信智能聊天机器人将带给我们更多惊喜和便利成为我们生活中不可或缺的智能伙伴。当人们与Blenderbot 2.0交流时，仿佛开启了一场关于任何话题的深入讨论。无论是关于某个NBA球星最新的比赛动态，还是正在播放的电影或电视节目，它都能迅速提供最新的信息，并将其融入对话之中。

研究团队对第一代机器人BlenderBot 1.0和第二代机器人BlenderBot 2.0进行了对比。第二代机器人拥有访问记忆的能力，可以和人进行数天、数周甚至数月的话题聊天。不仅如此，它还可以进行多人对话，不断丰富和扩充自己的知识体系。这一切的神奇之处源于它能够通过互联网搜索查询来使用和构建知识，实时获取包括体育节目最新比分在内的各种信息。

为了让人们更深入地了解这一技术背后的原理，研究人员公开了第二代聊天机器人的完整模型、代码和设置。他们还发布了两个新的对话数据集，这些数据可以用于训练模型，推动人工智能对话研究的发展。当前机器学习模型的趋势是训练更大的模型，这需要大量的计算资源。而让机器人存储整个互联网的信息是不可能的，研究人员采用即时访问互联网的方式来解决问题。

为了训练神经网络，研究人员收集了大量的训练数据，并发布了相应的会话数据集。其中包括如何生成相关搜索引擎查询以及如何根据搜索结果生成回应的数据集。还有一个数据集用于将新鲜知识存储在机器人的长期记忆中，并生成基于这些记忆的相关回应。通过这些数据集，研究人员可以对机器人进行多任务训练，使BlenderBot 2.0能够灵活运用所有技能。

在对BlenderBot 2.0的测试中发现，它在多会话聊天中的长期对话性能明显优于其他聊天机器人。相较于BlenderBot 1.0，新模型在对话歧义字句上减少了6.1%，话题一致性提高了12%。这些结果充分证明，新系统的长期记忆模型使其能够维持更长时间的流畅对话。

BlenderBot 2.0的出现为人工智能对话研究带来了新的突破。它的强大功能与流畅对话的能力将人们与机器人的交流提升到一个全新的高度。